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龍圖騰網恭喜東南大學申請的專利基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114913390B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210486378.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法是由楊綠溪;李林育;張征明;李春國;黃永明設計研發完成，并于2022-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法，包括以下步驟，建立個性化聯邦學習pFedMe模型；建立條件GAN模型，進而將其以個性化聯邦學習的方式加入到pFdeMe模型中，得到基于條件GAN的pFedMe模型；獲取CIFAR10數據集，并通過上述基于條件GAN的pFedMe模型，實現數據增廣；得到基于條件GAN的數據增廣方法在測試集上的準確率。通過本發明可以獲取條件GAN有效提升個性化聯邦學習性能的方式，對于使用條件GAN對模型進行數據增廣具有實際價值。

本發明授權基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法在權利要求書中公布了：1.基于條件GAN的數據增廣改善個性化聯邦學習性能方法，其特征在于：包括以下步驟，步驟1，建立用于個性化聯邦學習的pFedMe模型；步驟2，將條件GAN模型按個性化聯邦學習的方式加入到步驟1的pFedMe模型中；步驟3，獲取CIFAR10數據集的訓練集，將其通過步驟2中的基于條件GAN的pFedMe模型進行訓練；步驟4，將CIFAR10數據集的測試集分別在未使用數據增廣方法的原始pFedMe模型，即步驟1中的pFedMe模型，通過重復采樣增廣數據訓練的模型和步驟3中的所提數據增廣訓練的pFedMe模型進行性能的對比分析；所述步驟1還包括以下步驟，步驟1-1，在傳統的聯邦學習中，有N個客戶端與一個服務器通信，以解決以下問題： 來找到一個全局模型ω；函數fi：表示客戶端i數據分布的期望損失函數： 其中，ξi是根據客戶端i的分布抽取的隨機數據樣本，而是該樣本和ω對應的損失函數；在聯邦學習中，客戶端具有非獨立、非同分布的數據分布，即ξi和ξj的分布是不同的，其中j≠i；步驟1-2，在所考慮的聯邦學習個性化問題中，優化目標并非獲得上述步驟1-1中問題的最優解，而是希望能為具有不同數據分布的用戶提供一個特定的模型；為此對每個客戶端使用帶有l2范數的正則化損失函數，如下所示： 其中，θi表示客戶端i的個性化模型，λ是控制ω對個性化模型的強度的正則化參數；雖然λ取較大的值從豐富的數據聚合中使數據不可靠的客戶受益，但λ取較小的值幫助擁有足夠有用數據的客戶優先個性化；注意λ∈0,∞以避免λ＝0，或λ＝∞的極端情況；上述正則化損失函數是讓客戶從不同的梯度方向約束自己的模型，同時保證用戶本地的模型不會遠離全局“參考點”ω；基于此，個性化的聯邦學習的優化目標寫為如下雙層優化問題： 其中在pFedMe中，雖然全局模型ω是通過在外層利用來自多個客戶端的數據聚合來找到的，但θi相對于客戶端i的數據分布進行了優化，并在內部保持了與ω的有界距離；Fiω的定義是優化領域廣泛采用的Moreau信封方法，它有助于多種學習算法設計；最優個性化模型是pFedMe內部問題的最佳解決方案，定義如下： 步驟1-3，類似于FedAvg的傳統聯邦學習算法，在每個通信回合t，服務器向所有客戶端廣播最新的全局模型ωt；然后，在所有客戶端執行R次本地更新后，服務器將從客戶端的均勻采樣子集St中接收最新的本地模型進行模型平均；在內層優化中，每個客戶端i求解步驟1-2中的最優個性化問題以獲得其個性化模型其中，表示客戶端i在全局回合t和本地回合r的本地模型；本地模型的目的是有助于構建一個全局模型，減少客戶端和服務器之間的通信次數；其次，在外層優化中，客戶端i使用梯度下降的本地更新是關于Fi的，如下所示： 其中，η是學習率，根據使用當前的個性化模型來計算； 得的通常需要梯度然而，這需要ξi的分布；通過對小批量數據Ti進行采樣，使用如下對的無偏估計： 使得其次，使用一階迭代方法來獲得高精度的近似定義： 假設選擇λ使得損失函數是強凸的，然后應用梯度下降來獲得以至于： 計算次數其中，d是搜索空間的直徑，v是準確度級別，Ο·是隱藏常數；進而通過控制使用小批量大小|T|采樣噪聲和準確度等級v來調整δ。

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